miniconda 官网:https://conda.io/miniconda.html anaconda 官网: https://www.anaconda.com/download/#macos
转载自阿达发go的博客conda常用命令:更新,创建,激活,关闭,查看,卸载,删除,清理
anaconda:所有语言的包、依赖和环境管理器,几乎全平台(Windows、macOS、Linux)
直接去anaconda官网下载安装文件即可,具体网站自行搜索。 官网提供linux版本,windows版本,mac版本。 同时提供Anaconda完整版和miniconda最小版(无软件界面的,仅支持命令行执行),新手推荐使用Anaconda版,熟悉之后推荐改用miniconda版,占用存储空间小,使用起来感受一样。
备注:docker运行的操作系统,推荐为Linux,windows,macOS系统改下docker可能部分功能(网络)不能正常运行
安装Ubuntu 20.04 安装NVIDIA 驱动 配置Pytouch 和tensorflow环境
conda是一个包,依赖和环境管理工具,适用于多种语言,如: Python, R, Scala, Java, Javascript, C/ C++, FORTRAN。
Anacodna相关操作 下载安装以及切换镜像 #下载和安装anaconda wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh #切换到清华源,加快下载速度 wget https://tuna.moe/oh-my-tuna/oh-my-tuna.py python oh-my-tuna.py conda
研究者们做了棉花材料的表观测序,主要是比较最新的技术 cleavage under targets and tagmentation (CUT&Tag)和以前的 chromatin immunoprecipitation with sequencing (ChIP-seq) 技术,结论是 CUT&Tag技术实验流程更快,对peaks的分辨率更高,而且背景噪音更小。
现在我就分享一下我自己mac电脑的conda等生物信息学环境配置,提高大家的生产力!
目前我发现想要用bsub命令指定在特定的conda虚拟环境中运行脚本有两种办法:1. 在运行目标命令前使用source命令加载虚拟环境。例如下面要运行base环境中的spades.py命令:#BSUB -q 5220r#BSUB -n 1,48#BSUB -J spades_hq#BSUB -o spades_hq.out#BSUB -e spades_hq.err# >>> 激活base环境 <<<source /fsa/home/mw_shenw/install/miniconda3/bin/activ
下载安装包 -- bash 安装 -- 接受协议 -- 选择默认安装路径(回车) -- 重新激活环境 -- 调用帮助文档
比如RNA-seq数据,上游就是fastq的质量控制,比对,定量,最后拿到表达矩阵。而下游就是表达矩阵的一系列统计学分析, 包括PCA,相关性热图,层次聚类图,差异分析,火山图,表达量热图,GO/KEGG数据库功能注释等等。
可重复的生信分析一直是未来的趋势。如果实现可重复的生信分析,关键在于分析软件版本的控制,一致的环境设置还有良好的分析流程的记录。Conda可以说是版本控制和生信工具安装的一大神器。相信大家对它了解肯定不少,但是又该怎么样利用它,进行可重复的分析呢?今天继续讲第二部分 Conda的介绍。
如果有刚刚起步的小白,可以先看看这段话,主要是介绍Anaconda、PyCharm的区别,不需要的可以跳过。
备注:docker运行的操作系统,推荐为Linux,windows,macOS系统下docker可能部分功能(网络)不能正常运行
Anaconda是一个开源包管理器,环境管理器,以及Python和R编程语言的发行版。它专为数据科学和机器学习工作流程而设计,通常用于大规模数据处理,科学计算和预测分析。
Anaconda专为数据科学和机器学习工作流程而设计,是一个开源包管理器,环境管理器,以及Python和R编程语言的分发。它通常用于大规模数据处理,科学计算和预测分析。
https://link.springer.com/article/10.1186/s13059-022-02742-7#availability-of-data-and-materials
这里一步到位下载bowtie2的参考基因组:http://bowtie-bio.sourceforge.net/bowtie2/manual.shtml
CNS图表复现之旅前面我们已经进行了9讲,你可以点击图表复现话题回顾。如果你感兴趣也想加入交流群,自己去:你要的rmarkdown文献图表复现全套代码来了(单细胞)找到我们的拉群小助手哈。
torch.cuda.get_device_name(0) 返回gpu名字,设备索引默认从0开始;
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/47008981
1.关于本机环境 Mac:macOS Sierra 版本:10.12 python版本:3.6.1 (安装Anaconda自带的,不是Mac系统自带的python2.7.10版本) 2.开始安装 conda install mayavi=4.5.0 Fetching package metadata ........... Solving package specifications: . UnsatisfiableError: The following specifications were foun
Conda作为使用最为广泛的数据科学环境管理工具,可以协助我们很方便的完成创建管理环境、下载安装第三方库、软件包等操作,但其在下载资源的过程中下载速度时常令人捉急,即使使用连接速度更快的国内镜像,也摆脱不了其单线程挨个下载资源导致的低效问题。
本文重点分享Python的包管理工具和环境管理工具:conda。 未来的日子中,期待和大家一起成长,一起分享高质量原创文章
不过对于其它物种,猫狗猪,甚至其它你叫不出来名字的昆虫,鱼类,这个分析策略还是蛮常见的。比如发表在Front. Genet., 18 March 2019 | https://doi.org/10.3389/fgene.2019.00196的文章
作为一名技术爱好者或者开发人员,我们可能经常需要管理不同版本的软件包或创建独立的开发环境。Conda 是一个强大的工具,能够帮助我们轻松完成这些任务。接下来,我们将介绍 Conda 的基本概念和常用操作,帮助大家快速上手。
我是武汉大学基础医学专业第一届的学生,2016年9月刚进大学的时候就选了导师进入实验室接受科研训练。虽然我们实验室不是专门做生物信息学的,但第一次和导师正式交流的时候,她就建议我要学点生信。(巧合的是2016年9月也是生信菜鸟团转型生信技能树的时间点,如果所有的导师都如此明智就好了)
ATAC-seq或者ChIP-seq等表观测序数据,需要比对到参考基因组并且找其峰值(peaks)并且进行基因功能元件注释或者motif注释,我们仅仅是收取一个计算机资源的费用,800-1600元人民币(根据样品数量不同收费不一样)即可,并且提供全套代码。不管是公共数据集还是你自己的实验测序数据,一样的费用!我们会代替你跑如下所示的流程:
-n, –name:我们可以根据环境名称来创建一个 conda 环境,假设我们的环境名称为 my_env
第一个数据集是胰腺癌的癌症和癌旁或者其它对照组织差异,就12个样品,处理起来比较方便,第二个数据集样品数量稍微有一点点多,后面有机会再处理它。文章描述的转录组测序数据的生物信息学处理方法非常陈旧了:
本次给学徒讲解的文章是 :The landscape of accessible chromatin in mammalian preimplantation embryos. Nature 2016
Jupyter, 想必大家对这个项目都耳熟能详吧。因为能够实时交互、支持异构计算、部署简单、几乎无运维成本,所以得到了很多人的青睐。笔者的身边也有很多从事科学研究的人选择了 Jupyter 作为编写 Python 的工具,当然也有一部分人选择了 PyCharm。不过笔者还是比较喜欢 VS Code,简单的纯文本编辑功能,利用丰富的插件市场来添加各种想要的功能,无缝支持远程开发,简直就是理想中的编辑器了。但是,今天还是要来考虑一下 Jupyter,毕竟 JupyterLab 的服务功能也是非常强大的。
在开始之前,大家可以想一想如果是在sanger测序的时候,我们第一步就是需要确定样品,然后是对样品提取DNA,检验DNA质量,之后便是根据引物去配置pcr体系,然后跑pcr,跑完之后,我们还会进行跑胶检验,看看是否真的p出条带了。假如一切顺利,p出了条带,那我们就会拿去测序公司对样品进行测序。测完序之后,我们会放进读峰图的软件,然后把测序质量可靠的保留下来,作为后续分析的基础。
因为有些时候我们需要不同版本的python或不同版本的pip模块(比如你需要跑两个从github上下下来的代码,他们的tensorflow版本一个要求1.0一个要求2.0)
Anaconda是一个python的科学计算发行版,其附带了一大批常用的数据科学包,不用再使用pip安装数据科学包,再也不用为各种数据科学包版本和依赖冲突发愁了,哈哈。
之前的python环境,使用ubuntu安装pip来安装python依赖,但是遇到缺少某些库的版本,比如一个项目需要用到faiss,pip只有最新的1.5.3版本,但是这个版本使用了较新的CPU指令,在老服务器上运行报错:
python script.py python -c “print()” python -i 执行后进入交互式
推荐使用偷懒方法,比如安装miniconda软件,下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 这样就可以使用它安装绝大部分其它软件。
bioconda 是一个管理生物信息软件的一个工具软件,可以将 bioconda 当成生物信息软件的AppStore。它基于 Anaconda 可以进行生物软件的搜索,下载,安装,升级,删除等操作。通过一条命令即可完成绝大部分生物软件的安装。目前已经是最好的生物软件管理工具之一,目前支持超过 7000 多款生物软件的安装。
Miniconda是什么? 要解释Miniconda是什么,先要弄清楚什么是Anaconda,它们之间的关系是什么? 而要知道Anaconda是什么,最先要明白的是搞清楚什么是Conda,参考:Conda简单教程。 一言以蔽之,Conda是Python中用于管理依赖包和虚拟环境的工具,Anaconda是一个带有Conda工具的软件包(附带了Conda、python和150多个科学软件包及其相关的包),而Miniconda是一个Anaconda的轻量级替代,默认只包含了Python和Conda。 也就是说,安装了Miniconda,就可以直接使用Python和Conda了。
数字游民第三波有你吗 https://mp.weixin.qq.com/s/q864LQvsOOmd9nUyxk939w
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